Integration Center, AI Agent'ları, Agent framework'lerini, kendi geliştirdiğiniz Agent'ları ve bunların çalışma zamanı davranışlarını AgentLoop'a bağlar. Entegrasyon tamamlandığında, seçtiğiniz yönteme bağlı olarak gözlemlenebilirlik, denetim ve değerlendirme yeteneklerinden yararlanabilirsiniz. Başlamadan önce Agent türüne, çalışma zamanı ortamına ve hedeflenen yeteneklere göre bir entegrasyon yöntemi belirleyin.
Entegrasyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Karşılaştırma tablolarında aşağıdaki semboller kullanılır:
✅: Desteklenir.
❌: Desteklenmez.
Entegrasyon hedefi kapsamı
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
AI system runtime logs, eBPF aracılığıyla yaygın Linux çalışma zamanları için genel bir kapsam sunar. Codex, Rust ve özel bir TLS uygulaması kullandığından LLM yükü toplama işlemi sınırlıdır.
-
Dil ve framework probe'ları, dil başına, Agent başına veya framework başına uyarlama gerektirir.Yetenekler ve çalışma zamanı ortamları
Yetenek veya ortam
AI system runtime logs (eBPF)
LoongSuite Pilot
Dil ve framework probe'ları
Gözlemlenebilirlik
❌
✅
✅
Denetim
✅
✅
❌
Değerlendirme
✅
✅
✅
Sistemler ve ortamlar
Linux sunucular, Docker, Kubernetes
Linux, macOS, Windows geliştirme ortamları
Linux, macOS, Windows sunucular ve konteyner ortamları
Yükseltme etkisi
İş yüklerinizi yeniden başlatmadan toplayıcıyı manuel olarak yükseltin
İş yüklerinizi yeniden başlatmadan toplama bileşenlerini otomatik olarak yükseltin
Sunucularda manuel güncelleme, konteynerlerde otomatik güncelleme. Uygulamanın yeniden başlatılmasını gerektirir AI system runtime logs için gözlemlenebilirlik izlemesi henüz kullanılamıyor. eBPF, yerel Session, Turn ve Step tanımlayıcılarını veya framework iç durumlarını doğrudan elde edemeyebilir.
Dil ve framework probe'ları için denetim izlemesi henüz kullanılamıyor.
Yukarıda listelenen yetenekler, entegrasyon hedefinin desteklenmesine ve veri toplamayı başarıyla tamamlamasına bağlıdır.
Karar verme rehberi
Desteklenen Linux sunucu veya konteyner ortamlarında AI system runtime logs (eBPF), kod değişikliği gerektirmeden en geniş entegrasyon hedefi kapsamını sağlar. Ancak eBPF şu anda gözlemlenebilirlik izlemelerini desteklememektedir. Senaryonuza göre bir entegrasyon yöntemi seçin:
macOS veya Windows'ta gözlemlenebilirlik izlemelerine ihtiyacınız var — Dil ve framework probe'larını kullanın.
Desteklenen bir AI Coding Agent için gözlemlenebilirlik izlemelerine ihtiyacınız var — LoongSuite Pilot'u kullanın.
Linux'ta kod değişikliği yapmadan denetime ihtiyacınız var — AI system runtime logs (eBPF) kullanın.
macOS veya Windows'ta desteklenen bir AI Coding Agent için denetime ihtiyacınız var — LoongSuite Pilot'u kullanın.
Değerlendirme için Linux'ta en geniş Agent kapsamına ihtiyacınız var — AI system runtime logs (eBPF) kullanın.
Hem çalışma zamanı denetim verilerine hem de yerel Agent bağlamına ihtiyaç duyan ortamlar için birden fazla yöntemi bir arada kullanabilirsiniz.
İlgili entegrasyon öğesini bulun
AgentLoop konsolu oturumunu açın. Sol gezinme bölmesinde Integration Center seçeneğine tıklayın. Entegrasyon hedefine göre ilgili entegrasyon öğesini seçin.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Uygulama izleme entegrasyonu için AI Agent otomatik orkestrasyonunu kullanmak üzere AI Agent aracılığıyla AgentLoop uygulama izlemeyi entegre edin konusuna bakın.
Birleşik entegrasyon
AI system runtime logs, LoongSuite Pilot ve dil ve framework probe'ları birlikte kullanılabilir. Bu yöntemler birbirini dışlamaz:
AI system runtime logs, eBPF aracılığıyla genel model etkileşimlerini ve çalışma zamanı gerçeklerini toplar.
LoongSuite Pilot veya dil ve framework probe'ları, yerel Session, Turn, Step bağlamını ve framework durumlarını tamamlayıcı bilgilerle destekler.
Agent bağlamını süreç, dosya ve ağ çalışma zamanı davranışlarıyla eş zamanlı olarak izlemek için birden fazla entegrasyon yöntemini birleştirin.
Veri maskeleme
Entegrasyon yapılandırmaları, telefon numaraları, ulusal kimlik numaraları, e-posta adresleri, IP adresleri, sabit hat numaraları ve banka kartı numaraları gibi hassas bilgiler için isteğe bağlı istemci tarafı veri maskelemeyi destekler. Veri maskeleme varsayılan olarak devre dışıdır. Belirli yapılandırma ayrıntıları için ilgili entegrasyon öğesine bakın.
Sonraki adımlar
Entegrasyon durumunu doğrulayın: Hedef verilerin yazıldığını doğrulamak ve veri yok sorunlarını gidermek için ilgili entegrasyon belgelerini izleyin.
Gözlemlenebilir verileri görüntüleyin: Model çağrılarını, token kullanımını, Agent izlerini ve araç çağrı verilerini görüntüleyin.
Denetim yeteneklerini etkinleştirin: Denetim yönetiminde uygulama, çalışma zamanı risk algılama ve anlamsal algılama seçeneklerini yapılandırın. Daha fazla bilgi için Audit management konusuna bakın.
Denetim gerçeklerini kullanın: Oturumlara göz atın ve token analizi ile davranış analizini görüntüleyin. Daha fazla bilgi için Audit facts konusuna bakın.
Trajektory değerlendirmesi çalıştırın: Trajektory veri kümeleri oluşturun ve Agent yürütme kalitesini analiz etmek için değerlendirme görevlerini yapılandırın.